文章摘要:基于站点资料、再分析数据和动力气候模式回报数据，利用经验正交分解（EOF）迭代和年际增量方法，探讨了长江流域年尺度降水异常的动力-统计降尺度预测方法及其应用效果。结果表明，基于再分析数据的年尺度环流场，建立的长江流域年尺度降水异常增量的统计降尺度预测方案，其26 a回报检验的距平相关系数（ACC）平均达0.6，证明该方案具有较高的可预报性。进一步利用模式预测的年尺度环流场，建立了年降水异常增量的动力-统计降尺度预测方案，其ACC平均为0.42，显示了较高的回报技巧，远优于模式直接输出的年降水动力预报结果。通过分析调制年降水预报技巧高低的因素发现，赤道中东太平洋年平均海温距平为负值时，预报技巧更高，ACC平均达0.5以上。在拉尼娜发展年或拉尼娜持续年的冷水背景下，利用EOF迭代选取的特征向量偏多时，多尺度的大气环流信息被纳入预测模型中作为预测信号，预测技巧得到了提高。

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